Abstrak — Perencanaan obat yang  mendekati  kebutuhan  merupakan  kunci  keberhasilan layanan  pasien  di RS. Pola pengunaan obat yang fluktuatif dari waktu ke waktu membuat manajemen sulit dalam membuat perencanaan yang akurat. oleh karena itu diperlukan semacam pemodelan peramalan ( forecasting) guna memprediksi kebutuhan obat di masa yang akan dating. Penelitian ini  mengimplementasikan  metode  pola  konsumsi,  pola  mordibitas  dan Winter's  Exponential  Smoothing pada  perencanaan kebutuhan obat di RS Paru Dr.H.A Rotinsulu. Data obat yang dipergunakan diklasifikasikan terlebih dahulu menggunakan metode ABC  dan  data historical yang  digunakan  yaitu  pada  tahun  2014,  2015  dan  2016.  Diharapkan  dengan  implementasi forecasting kebutuhan  obat  tersebut  dapat  mengoptimalkan  perencanaan  kebutuhan  obat  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  kondisi real di lapangan
Kata Kunci — forecasting, pola konsumsi, pola mordibitas, Winter's Exponential Smoothing, metode ABC

## I. PENDAHULUAN
A. Pendahuluan
Menurut  Undang-Undang  nomor  44  tahun  2009  tentang Rumah  Sakit,  dijelaskan  bahwa  Rumah  Sakit  merupakan institusi  pelayanan  kesehatan  yang  menyelenggarakan pelayanan  kesehatan  perorangan  secara  paripurna  dengan menyediakan  pelayanan  rawat  inap,  rawat  jalan  dan  gawat darurat.  Dalam  tata  kelola  sebuah  organisasi  Rumah  Sakit, diperlukan  sebuah  konsep  management  yang  kuat  untuk menjalankan  roda  organisasi  RS  tersebut,  sehingga  dapat mencapai visi dan misi RS tersebut. Banyaknya Rumah Sakit (RS) telah menimbulkan persaingan yang kompetitif. Apalagi dengan dimulainya Masyarakat Ekonomi Asia (MEA) pada 1 Januari 2016, RS harus bersiap menghadapi persaingan dengan RS  Internasional  maupun  praktisi  kesehatan  internasional. Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  daya  saing  RS  adalah dengan meningkatkan kualitas pelayanan khususnya ketersediaan  perlengkapan  dan  perbekalan  kesehatan  seperti obat-obatan,  alat  kesehatan  habis  pakai,  bahan  reagensia  dan lain sebagainya dengan harga terjangkau bagi para pasien yang berobat.  Tingginya  harga  perlengkapan  dan  perbekalan kesehatan  disebabkan  beberapa  faktor  antara  lain  tingginya biaya pemeliharaan perbekalan kesehatan yang belum terjual, obat-obat  kadaluwarsa  yang  harus  dibuang,  kehabisan persediaan. Untuk itu penting bagi RS membuat perencanaan persediaan  obat  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut. Fluktuasi  pemakaian  perlengkapan  dan  perbekalan  kesehatan yang  tidak  beraturan  menjadi  kendala  dalam  perencanaan pengadaan obat rumah sakit. Bagian Gudang obat mengalami kesulitan  memprediksi  kebutuhan  pemakaian  obat  untuk kebutuhan yang akan datang.
Selama  ini  perencanaan  kebutuhan  inventory  khususnya obat-obatan yang terdapat di RS Paru Dr.H.A Rotinsulu
didasarkan  pada  penggunaan  tahun  sebelumnya  ditambahkan faktor  peningkatan  pemakaian  sebesar  kurang  lebih  10% tergantung  dari  jenis  obatnya.  Hal  ini  tentunya  menimbulkan potensi ketidaktepatan pada tahun realisasinya, dengan adanya perubahan usulan pengadaan obat. Selain itu banyaknya obat- obatan  yang  sudah  dibeli  dan  tidak  dipergunakan  yang  pada akhirnya akan kadaluarsa dan dimusnahkan menjadi kerugian RS  serta  obat-obatan  yang  diperlukan  tidak  tersedia  di  RS sehingga potensi kehilangan  pendapatan.Sehingga diperlukan sebuah forecasting (peramalan) untuk memprediksi kebutuhan obat-obatan di masa yang akan datang.
B. Tujuan
Tujuan dari penelitian ini yaitu sebagai berikut :
1) menggambarkan  jenis  dan  pola  data  terkait  obat- obatan yang terdapat di RS Paru Dr.H.A Rotinsulu
2) Mengelompokkan  obat  yang  akan  dibuat forecasting menggunakan obat
3) Menghitung jumlah kebutuhan obat dalam perencanaan kebutuhan perbekalan kesehatan khususnya  obat-obatan  di  Instalasi  Farmasi  RS  Paru Dr.H.A Rotinsulu

## C. Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang permasalahan diatas maka dapat disimpulkan ada beberapa permasalahan yang ada pada penelitian ini, yaitu :
1) Bagaimana  merancang  sebuah  sistem  prediksi kebutuhan  Inventory  obat-obatan yang  mendekati kebutuhan
2) Apakah  Hasil  prediksi  tersebut  dapat  mengurangi jumlah  barang  yang  berlebihan  di  gudang  maupun meminimalisir kehabisan stok barang diperlukan
Forecasting Kebutuhan Obat Menggunakan Metode Pola Konsumsi, Pola Mordibitas dan Winter’s Exponential Smoothing di RS Paru Dr.H.A Rotinsulu Bandung

## Irfan Saepulloh, Yeffry Handoko Putra
Magister Sistem Informasi, Fakultas Pasca Sarjana
Universitas Komputer Indonesia
Jalan Dipati Ukur no. 112 - 116, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
 : i rfansaepulloh15@gmail.com

## D. Metode penelitian
1) Untuk menyelesaikan penelitian ini digunakan beberapa metode yang saling menunjang, antara lain:
2) Merumuskan permasalahan
3) Studi literature
4) Pengumpulan data
5) Penyajian data
6) Analisis data

## II. IDENTIFIKASI MASALAH

## A. Forecasting
Forecasting  (peramalan)  adalah  kegiatan  memperkirakan kejadian  yang  akan  datang.  Peramalan  digunakan  dalam perencanaan  dan  pengendalian  suatu  bisnis.Peramalan dilakukan  pada  sejumlah  kebutuhan  yang  tidak  terduga. Biasanya  proses  peramalan  menggunakan  data  masa  lalu sebagai  data  dasar.  Kemudian  terdapat  data  pendukung  yang mempengaruhi data dasar tersebut. Forecasting menjadi salah satu alat bai proses perencanaan dan pengendalian inventory . Dillworth(1996)  mengemukakan  bahwa forecast  demand adalah  suatu  instrumen  penting  yang  digunakan  dalam perencanaan  suatu  perusahaan  dan  keputusan  pengendalian. Lambert (1998) mengemukakan bahwa manajemen inventory dapat  ditingkatkan  dengan  teknik  analisis  ABC  (porsi penyerapan  anggaran  terbesar), forecasting ,  model inventory dan sistem pemesanan.

## B. Pengantar Teori Metode Konsumsi
Dalam  Kepmenkes  nomor  1121/Menkes/SK/XII/2008 tentang pedoman teknis pengadaan obat publik dan perbekalan kesehatan untuk pelayanan kesehatan dasar diterangkan dalam tahapan  perhitungan  kebutuhan  obat  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode  konsumsi.Metode  konsumsi  adalah metode yang didasarkan atas analisa data konsumsi obat tahun sebelumnya
Untuk  menghitung  jumlah  kebutuhan  obat  berdasarkan metode konsumsi perlu diperhatikan hal-hal sebagai beriku :
1) Pengumpulan dan pengolahan data
2) Analisa data untuk informasi dan evaluasi
3) Perhitungan perkiraan kebutuhan obat
4) Penyesuaian  jumlah  kebutuhan  obat  dengan  alokasi dana
Data  yang  diperlukan  untuk  perhitungan  dengan  metode konsumsi:
1) Daftar obat
2) Stok awal
3) Penerimaan
4) Pengeluaran
5) Sisa stok
6) obat hilang / kadaluarsa
7) Kekosongan obat
8) Pemakaian rata-rata / pergerakan obat pertahun
9) Waktu tunggu
10) Stok pengaman
11) Perkembangan pola kunjungan
Adapun rumus yang digunakan pada forecasting dengan metode pola konsumsi ini adalah sebagai berikut :
A = (B+C+D) - E ......................................................... (1)
Keterangan: A: Rencana pengadaan
B: Pemakaian rata-rata x 12 bulan
C: Stok pengamanan 10% - 20%
D : Waktu tunggu 3 - 6 bulan E : Sisa stok
C. Pengantar Teori Metode Mordibitas
Dalam  Kepmenkes  nomor  1121/Menkes/SK/XII/2008 tentang pedoman teknis pengadaan obat publik dan perbekalan kesehatan untuk pelayanan kesehatan dasar diterangkan dalam tahapan  perhitungan  kebutuhan  obat  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode  mordibitas.Metode  mordibitas  adalah metode  perhitungan  obat  berdasarkan  pola  penyakit.  Untuk menghitung  jumlah  kebutuhan  obat  berdasarkan  metode mordibitas perlu diperhatikan hal-hal sebagai berikut:
1) Perkembangan pola penyakit
2) Waktu tunggu
3) Stok pengaman
Dalam  upaya forecasting obat  dengan  menggunakan metode
mordibitas diperlukan sebuah pedoman pengobatan( clinical  pathway )  yang  sudah  ditetapkan  oleh Direktur  RS  dan  Komite  Medik  sebagai  acuan  para  dokter dalam  melakukan  pengobatan  terhadap  pasien  sesuai  dengan diagnosa  yang  ditegakkan.  Adapun  rumus  yang  digunakan pada forecasting obat dengan menggunakan metode mordibitas adalah sebagai berikut:
A = B x C ............................................................................. (2)
Keterangan:
A: Rencana pengadaan B: Jumlah episode pengobatan penyakit
C:  Jumlah  item  obat  yang  diperlukan  dalam  1  episode pengobatan.
D. Pengantar Teori Winter’s Exponential Smoothing
Digunakan  dalam  peramalan  data  runtut  waktu  yang mengikuti suatu pola musiman.Didasarkan pada 3 persamaan pemulusan, yaitu: untuk unsur stasioner, untuk trend, dan untuk musiman.  Bentuk  umum  yang  digunakan  untuk  menghitung ramalan adalah:
1) Pemulusan eksponensial
) )( 1 ( 1 1        t t L t t t T A S Y
A   ................ (3) 2) Estimasi trend 1 1 ) 1 ( ) (       t t t t T A A
T   ..................... (4)
3) Estimasi musiman
L t t t t S A Y S     ) 1 (   .................... (5)
4) Persamaan yang digunakan untuk membuat peramalan pada periode p yang akan datang adalah:
p L t t t p t S p T A
Y      ) ( ˆ ....................... (6) Dimana : A t = nilai pemulusan eksponensial
 = konstanta pemulusan untuk data (0 <  < 1)  = konstanta pemulusan untuk estimasi trend (0 <  < 1)  =  konstanta  pemulusan  untuk  estimasi  musiman  (0 <  < 1) Y t = nilai aktual pada periode t
T t = estimasi trend S t = estimasi musiman
L = panjangnya musim
p = jumlah periode ke depan yang akan diramalkan
E. Hubungan Akurasi Forecast
Menurut  Jay  Heinzer  dan  Barry  Render  (2009)  ada beberapa  perhitungan  yang  biasa  dipergunakan  untuk menghitung kesalahan peramalan ( forecast error ) total.Perhitungan ini dapat dipergunakan untuk membandingkan  model  peramalan  yang  berbeda,  juga  untuk mengawasi peramalan, untuk memastikan peramalan berjalan dengan baik.Model-model peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator.Indikator-indikator  yang  umum  digunakan  adalah rata-rata  penyimpangan  absolut  ( Mean  Absolute  Deviation ), dan rata-rata kuadrat terkecil ( Mean Square Error ).
Mean  Squared  Error  (MSE) adalah  metode  lain  untuk mengevaluasi  metode  peramalan.  Masing-masing  kesalahan atau sisa dikuadratkan.Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan  dengan  jumlah  observasi.Pendekatan  ini mengatur  kesalahan  peramalan  yang  besar  karena  kesalahan- kesalahan  itu  dikuadratkan.  Metode  itu  menghasilkan kesalahan-kesalahan  sedang  yang  kemungkinan  lebih  baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. Mean squared error adalah rata-rata dari kesalahan forecast dikuadratkan, atau jika dituliskan dalam bentuk rumus adalah:
MSE = ∑ (𝑑 𝑡 − 𝑑 𝑡 ′ ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 ............................................... (7)

## F. Hubungan Forecast dengan Perencanaan
Peramalan ( forecasting ) merupakan alat bantu yang sangat penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien.  Dalam bidang  ekonomi,  perencanaan  merupakan  kebutuhan  yang besar,  karena  waktu  tenggang  untuk  pengambilan  keputusan dapat berkisar dari beberapa tahun sampai beberapa hari atau bahkan  beberapa  jam.  Dalam  situasi  seperti  ini,  peramalan diperlukan  untuk  menentukan  kapan  suatu  peristiwa  akan terjadi  atau  timbul,  sehingga  tindakan  yang  tepat  dapat dilakukan.  Peramalan  mempunyai  peranan  langsung  pada
peristiwa eksternal yang pada umumnya berada di luar kendali manajemen, seperti berasal dari ekonomi nasional, pemerintah, pelanggan, dan pesaing. Dari peramalan inilah suatu perusahan dapat  melakukan  suatu  perencanaan  dan  pengambilan  suatu keputusan yang dirasa tepat (Pengestu Subagyo, 2000 : 24).
Forecast adalah  peramalan  apa  yang  terjadi  pada  waktu yang  akan  datang,  sedang  rencana  merupakan  penentuan  apa yang akan dilakukan pada waktu yang akan datang (Pengestu Subagyo,  2000  :  25).  Dengan  sendirinya  terjadi  perbedaan antara forecast dengan rencana. Forecasting adalah peramalan apa yang akan terjadi tetapi belum tentu bisa dilaksanakan oleh perusahaan.

## III. PEMBAHASAN

## A. Jenis Inventory
Berdasarkan  telaah  data  yang  terdapat  pada  aplikasi Sistem  Informasi  Manajemen  RS,  diperoleh  sejumlah  obat yang  terdapat  di  RS  Paru  Dr.H.A  Rotinsulu.  Data  tersebut antara lain nama obat, jumlah pemakaian obat dan harga obat yang terdapat di RS Paru Dr.H.A Rotinsulu. Sejak bergulir era Jaminan  Kesehatan  Nasional  (JKN)  yang  dalam  hal  ini  ada prinsip kendali mutu dan kendali biaya, maka sebagai langkah implementasinya RS membuat clinical pathway sebagai acuan umum  untuk  tatalaksana  pengobatan  berdasarkan evidence based pengobatan yang dibuat oleh komite medik.
RS  Paru  Dr.H.A  Rotinsulu  sebagai  RS  khusus  yang bergerak dalam melayani kesehatan paru lebih menitikberatkan  pada  5  kasus  penyakit  yang  frekuensinya banyak di RS Paru Dr.H.A Rotinsulu, yaitu asma, Pneumonia, PPOK,  CA  Paru  dan  Bedah  Thorak.  Kelima  diagnosa  / tindakan tersebut memiliki karakteristik yang berbeda dari segi terapi    dan obat-obatan yang diberikan. Obat yang terdapat di RS Paru Dr.H.A Rotinsulu terbagi atas beberapa jenis. Dalam penelitian  ini,  ruang  lingkup  kekhususan  penelitian  diambil adalah  obat  yang  terdapat  pada clinical  pathway ,  konsumsi terbanyak dan hasil analisis berdasarkan metode ABC.
B. Pola Perhitungan Metode Konsumsi Forecasting obat berdasarkan metode konsumsi sebagaimana  telah  dijelaskan,  yang  merujuk  pada  Keputusan Menkes memerlukan data pemakaian obat tahun sebelumnya. Setelah data pemakaian pada tahun sebelumnya didapat, maka akan dilakukan perhitungan kedalam rumus sebagaimana yang tercantum  pada  persamaan  6.  Pada  pola  konsumsi  ini  akan dihitung rata-rata penggunaan obat dalam satu bulan kemudian ditambahkan dengan cadangan sekitar sepuluh sampai dengan dua puluh persen dari rata-rata penggunaan dan waktu tunggu untuk proses pengadaan yang hasilnya dikurangi dengan stok yang masih tersedia di rumah sakit.
Forecasting dengan  metode  konsumsi  ini  diasumsikan penggunaan  obat  berada  pada  trend  yang  sama  dan  unuk antisipasi peningkatan kebutuhan ditambahkan sepuluh sampai dengan  duapuluh  persen  dari  rata-rata  penggunaan.  Sehingga kesinambungan  jumlah  obat  yang  diresepkan  akan  erat kaitannya juga dengan volume kunjungan pasien atau episode perawatan. Seperti yang terlihat pada tabel 1.

## C. Pola Perhitungan Metode Mordibitas
Berdasarkan  analisa  data  serta  wawancara  mengenai konsumsi obat jika menggunakan clinical pathway seperti yang tercantum  pada  lampiran. Clinical  Pathway merupakan panduan  klinis  bagi  para  dokter  dalam  merawat  pasien berdasarkan penyakit yang diderita pasien, namun dilapangan tentunya dengan berbagai penyakit komplikasi / penyerta yang lainnya  tentunya  banyak  kasus  yang  dilakukan  berdasarkan clinical  judgment .  Pada  era  JKN  ini  keberadaan clinical pathway menjadi keharusan agar supaya adanya efektivitas dan efisiensi  penggunaan  sumber  daya  dalam  perawatan,  tanpa mengabaikan  mutu  layanan  dan  keselamatan  pasien.  akan tetapi  dilapangan  sering  dijumpai  bahwa  pasien  tidak  hanya menderita  satu  jenis  penyakit  saja,  namun  terdapat  penyakit penyerta lainnya,  yang  tentunya  memerlukan dokter spesialis dari  berbagai  belakang  disiplin  ilmu,  sehingga  penerapan clinical pathway juga dibarengi dengan clinical judgment dan kondisi klinis dari pasien tersebut.
Tabel 1. Forecasting Kebutuhan Obat Berdasar Metode Pola Konsumsi
Nama Obat  Stok tunggu Kebutuhan dalam 1 tahun Jumlah kebutuhan Pengadaan AMBROXOL 30 MG TAB 42168 168673 258631 217214 Curcuma strip 36320 145278 222760 183969 SPIRIVA KAPS 5702 22807 34971 20699 VipAlbumin 3676 14702 22544 20467
Berdasarkan Permenkes tersebut, pola mordibitas dihitung kebutuhan  obat  dari clinical  pathway yang  telah  ditetapkan kemudian  dikalikan  jumlah  episode  perawatan  tahun sebelumnya,  dengan  demikian  dapat  diperoleh forecasting kebutuhan obat yang diperlukan untuk tahun selanjutnya. Perlu dipahami asumsi bahwa jumlah episode serta clinical pathway akan dilaksanakan secara penuh di lapangan dalam penerapan forecasting dengan  menggunakan  metode  mordibitas  ini. Seperti pada table 2 berikut.
Tabel 2. Forecasting kebutuhan obat berdasar metode pola mordibitas
No Jumlah Episode Nama Obat Rata-rata pemakaian per episode Jumlah pemakaian 1 2224 Ambroxol 30 mg tab 15 33360 Curcuma strip 15 33360 Spiriva kaps 15 33360 VipAlbumi n 15 33360
D. Pola Perhitungan metode Winter's Exponential Smoothing
Berdasarkan  data  pemakaian  obat  yang  termasuk  dalam kelompok  A  tahun  2014  dan  2015  selanjutnya  akan diujicobakan forecasting terhadap  4 item obat  yang  terdapat pada  kelompok  tersebut  yaitu  Curcuma  Strip,  Spiriva, Ambroxol 30 Mg Tab dan Vipalbumin yang dapat dilihat pada gambar 1 – 8 berikut ini.
Gambar 1. Pola Data Pemakaian Curcuma Strip Gambar 2. Pola Data Pemakaian Spiriva Gambar 3. Pola Data Pemakaian Ambroxol 30 mg tab Gambar 4. Pola Data Pemakaian Vipalbumin Ambroxol 30 Mg Tab 1 Nama Obat Penjualan obat (3 Tahun) Stok Gudang Stok Farmasi Rata-rata pemakaian 1 bulan Stok pengaman AMBROXO L 30 MG TAB 506018 38100 3317 14056 33735 Curcuma strip 435834 22900 15891 12107 29056 SPIRIVA KAPS 68422 4620 9652 1901 4561 VipAlbumin 44107 0 2077 1225 2940
Gambar 5. Forecasting Curcuma
Gambar 6. Forecasting Kebutuhan S piriva
Gambar 7. Forecasting Kebutuhan Ambroxol30 mg tab
berdasarkan  data  pemakaian  obat  tersebut  dibuatkan forecasting kebutuhan  obat  dengan  metode Winter;s Exponential Smoothing , dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil forecasting Winter’s Exponential Smoothing
No Nama Obat Total Kebutuhan 1 Curcuma Strip 150370
No Nama Obat Total Kebutuhan 2 Spiriva 33736 3 Ambroxol 30 Mg Tab 297289 4 Vipalbumin 4024
Gambar 8. Forcasting Kebutuhan VipAlbumin
IV. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan Berdasarkan pemahaman teori dan hasil penelitian penelitian ini, dapat disimpulkan :
1) Jenis persediaan di Gudang RS Paru Dr.H.A Rotinsulu terdiri dari berbagai jenis, diantara sekian banyak obat merupakan  komponen  terbesar  dari  persediaan tersebut, perencanaan kebutuhan obat belum dilakukan melalui  metode  yang  memadai  sesuai  kaidah  maupun petunjuk teknis.
2) Berdasarkan  hasil  uji  coba  didapatkan  bahwa  setiap obat-obatan  memiliki  karakteristik  data time  series yang berbeda
3) Pengelompokkan  obat  berdasarkan  metode  ABC membantu  pengendalian  terhadap  item  obat  yang menyerap anggaran terbesar
4) Tiga  metode  yang  diujikan  terhadap  data actual menunjukkan  bahwa  metode Winter's  Exponential Smoothing memiliki  tingkat  keakuratan  yang  tinggi dibandingkan  metode  lain  yaitu  75%  berkisar  antara 6% sampai dengan 15%
5) MSE  terkecil  dari  hasil  penelitian  khususnya  dengan data historical tahun 2014, 2015 , 2016 dan prognosa tahun  2017  untuk forecasting kebutuhan  obat-obatan pada  tahun  2018  menghasilkan  MSE  terkecil  yaitu 9394154, 637833, 637833 dan 6319705
6) Implementasi forecasting kebutuhan  obat-obatan dengan  metode winter's  exponental  smoothing dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat terkait perencanaan obat
B. Saran
Beberapa  saran  yang  penulis  sampaikan  untuk  penelitian kedepan , yaitu :
1) Rumah  sakit  sebaiknya  menerapkan  klasifikasi  obat- obatan  sesuai  dengan  metodologi  ABC,  sehingga perencanaan obat akan lebih mudah dalam pengendaliannya
2) Rumah  Sakit  sebaiknya  dalam  menerapkan clinical pathway dalam  penanganan  medis,  khususnya  untuk diagnosa-diagnosa terbanyak, sehingga akan mempermudah dalam perencanaan
3) Rumah Sakit sebaiknya menerapkan metode Winter's Exponential  Smoothing dalam  proses  perencanaan obat-obatan
4) Untuk penelitian selanjutnya perlu kiranya diterapkan keterhubungan  antara  prediksi  kunjungan  pasien, prediksi  jumlah  pola  penyakit  dengan  pola  konsumsi obat-obatan.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] ISFI.  2002. ISO ( Informasi  Spesialite  Obat )  Indonesia.
Jakarta : Penerbit    Ikatan Sarjana Farmasi Indonesia
[2] Pressman,R.S.2006. Software Engineering
( A
Practitioner's Approach ),
New  York  :  Mc  Graw-
Hill
[3] Hanke, J.E., Reitch, A.G. 2005. Business Forecasting. New Jersey:  Prentice    Hall  International Editions.
[4] Bowersox,  Closs,  dan  Cooper.2010. Supply  Chain Logistics Management ,    Third  Edition .  New  York  : McGraw-Hill Companies, Inc.
[5] Departemen  Kesehatan  RI  .  2008  . Pedoman
Pengelolaan Perbekalan   Farmasi  di  Rumah  Sakit.
Jakarta : Departemen Kesehatan RI.
http://perpustakaan.depkes.go.id:8180/bitstream/12345 6789/786/BK2008-  G54.pdf, diunduh pada tanggal 13 Maret 2017
[6] UU    no 44 tahun 2009 tentang Rumah Sakit
[7] Dillworth,  James  B.  1996. Operations  Management.
New York :    McGraw-Hill Companies, Inc.